Regulación de la velocidad de circulación con criterios de ... · Instituto Universitario de Investigación del Automóvil (INSIA) Universidad Politécnica de Madrid Regulación

Instituto Universitario de Investigación del Automóvil (INSIA)

Universidad Politécnica de Madrid

Regulación de la velocidad de

circulación con criterios de

seguridad, tiempo de viaje y

optimización de consumo.

Felipe Jiménez Alonso

Director de la Unidad de Sistemas Inteligentes en Vehículos del INSIA

[email protected]

Santiago Tapia, Wilmar Cabrera, José María López,

Ángel Martín, Francisco Aparicio.


Introducción

Planteamiento

Algoritmo optimización

Función de coste

Resultados

Conclusiones

Modelo de consumo

2

Índice

Introducción

Planteamiento del problema

Algoritmo de optimización

Modelo de consumo

Función de coste

Resultados

Conclusiones


Introducción

Planteamiento


Función de coste

Resultados

Conclusiones

Modelo de consumo

3

Introducción

1. Los sistemas de control de la velocidad suelen

considerar, en general, únicamente los límites

legales de cada sección de la carretera.

2. Los sistemas más sofisticados, incluyen límites

adicionales por condicionamientos de seguridad en

puntos singulares como curvas, cruces,

incorporaciones, etc.

3. Un paso adicional es considerar otros criterios

adicionales como el tiempo de viaje y la

minimización del consumo.

4. OBJETIVO: Desarrollar un algoritmo que permita el

cálculo de la velocidad de circulación asumiendo

criterios de optimización y respetando límites

máximos legales y/o seguros


Introducción

Planteamiento


Función de coste

Resultados

Conclusiones

Modelo de consumo

4


Se tiene un sistema, el vehículo, que se rige por las ecuaciones

del movimiento, del motor, del sistema de transmisión, etc.

Se puede actuar sobre el sistema a través de algunas acciones

de control.

Existe una función de coste (que depende del estado del

sistema) a optimizar. En este caso, se compone por el consumo

de combustible y el tiempo.

Existen unas restricciones a los estados del sistema

(restricciones de velocidad y de tiempo máximo para completar el

recorrido).

HIPÓTESIS:

Hipótesis 1: El estado del sistema sólo está dado por 2 variables:

velocidad y marcha engranada.

Hipótesis 2: Las acciones de control son finitas: Acelerar, frenar,

mantener y cambiar de marcha.


Introducción

Planteamiento


Función de coste

Resultados

Conclusiones

Modelo de consumo

5


MODELO DE VEHÍCULO

MAPA DE CONSUMO

MAPA ELECTRÓNICO DE LA CARRETERA

(límites de velocidad)

RESTRICCIONES

FUNCIÓN DE COSTE

Consumo

Tiempo de viajeALGORITMO DE OPTIMIZACIÓN

CONJUNTO DE ESTADOS POSIBLES

ACCIONES OPTIMIZADAS

Velocidad

Marcha


Introducción

Planteamiento


Función de coste

Resultados

Conclusiones

Modelo de consumo

6

Algoritmo de optimización

Principio de “optimalidad” de R. Bellman:

En una trayectoria óptima que une dos puntos A y D, cualquier tramo de

extremos B y C es en sí una trayectoria óptima entre todas las posibles que

van de B a C

Pasos en el diseño de un algoritmo de programación dinámica:

a) Planteamiento de la solución como una sucesión de decisiones.

b) Definición iterativa de la solución.

c) Cálculo del valor de la solución óptima mediante una tabla en donde se

almacenan soluciones a problemas parciales.

d) Construcción de la solución óptima haciendo uso de la información

contenida en la tabla anterior.


Introducción

Planteamiento


Función de coste

Resultados

Conclusiones

Modelo de consumo

7

Modelo de consumo

Perfil de velocidades Consumo


Introducción

Planteamiento


Función de coste

Resultados

Conclusiones

Modelo de consumo

8

Función de coste

La salida del algoritmo es un perfil de velocidad y una

secuencia de marchas que minimizan una función de coste.

La función de coste está dada por la suma de la cantidad de

combustible empleada en la secuencia y el tiempo empleado

para recorrer la distancia, ponderados ambos sumandos por

factores que permiten priorizar alguno de esos criterios.

TiempoeCombustiblJ


Introducción

Planteamiento


Función de coste

Resultados

Conclusiones

Modelo de consumo

9

Resultados

CASO 1: Comportamiento del perfil sin penalizar el tiempo (β = 0)


Introducción

Planteamiento


Función de coste

Resultados

Conclusiones

Modelo de consumo

10

Resultados

CASO 2: Comportamiento del perfil sin penalizar el combustible (α = 0)


Introducción

Planteamiento


Función de coste

Resultados

Conclusiones

Modelo de consumo

11

Resultados

Relación

α / β

Combustible

[Gramos]

Tiempo

[Segundos]

Combustible

[%]

Tiempo

[%]

Condición

económica

[km/h], marcha

1 278.04 339.26 100 100 119, quinta

20 187.46 442.83 67 130 88, quinta

40 165.15 510.55 59 150 76, quinta

60 146.26 592.98 53 174 64, quinta

80 133.87 685.85 48 202 56, quinta

100 95.53 1000.53 34 295 33, quinta

200 83.59 1133.55 30 334 32, quinta


Introducción

Planteamiento


Función de coste

Resultados

Conclusiones

Modelo de consumo

12

Resultados

CASO 3: Comportamiento del perfil con distintas restricciones de velocidad

y penalizando más el tiempo que el consumo de combustible (β >> α)


Introducción

Planteamiento


Función de coste

Resultados

Conclusiones

Modelo de consumo

13

Conclusiones

Para realizar la optimización del consumo de combustible de un

vehículo dependiendo de las características de la carretera se ha

implementado un algoritmo de programación dinámica tipo backward.

Los datos suministrados al algoritmo provienen de un modelo de

consumo de combustible.

El algoritmo calcula la secuencia de acciones de control (cambios de

marcha y velocidad) para optimizar el desplazamiento de un vehículo

sobre un recorrido sometido a restricciones de velocidad impuestas

por límites legales y/o de seguridad.

Futuros desarrollos: simplificaciones en el proceso de la optimización

con vista al desarrollo de sistemas electrónicos embarcados que

implementen algoritmos de ahorro de combustible durante la

conducción de un vehículo


Universidad Politécnica de Madrid

Regulación de la velocidad de

circulación con criterios de

seguridad, tiempo de viaje y

optimización de consumo.

Felipe Jiménez Alonso

Director de la Unidad de Sistemas Inteligentes en Vehículos del INSIA

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Ángel Martín, Francisco Aparicio.

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